西江流域枯季径流模拟预测研究

枯季水文径流预测是现代水文预测预报的一个重要组成部分。随着社会经济发展和人口增加,水资源问题越来越突出,因此开展枯季水文径流模拟预测为准确把握流域枯季水资源水量和水文过程提供依据。西江流域是珠江水系的第一大支流,近年来由于径流量减少,特别是枯季径流变化较大,珠江三角洲河口咸潮上溯年年发生,影响区域生产生活,因此有必要开展枯季径流模拟预测研究。采用多元回归分析和新安江模型研究枯季流量模拟预测过程,为了研究模型在此区域枯季径流模拟预测的适用性,选择西江梧州水文站的数据进行参数率定和验证。经比较分析,认为新安江模型在枯季径流模拟预测中效果较好,模拟预测结果为流量峰值相对误差小于20%,径流深相对误差小于15%,确定性系数值大于0.70,精度较好,说明新安江模型在梧州水文站的枯季径流模拟预测中是适用的。     

最近邻抽样回归模型及其在枯水期月径流预报中的应用

为合理调配水资源,做好枯季径流预报,可采用最近邻抽样回归模型进行预测。按照最近邻抽样回归模型的基本思路和实现算法,根据长江上游主要控制站——寸滩站1893年1月—2009年12月历史同期月整编资料,对该流域的枯季径流特性进行分析研究,通过建立模型,对模型预测效果进行验证。结果表明：该模型对枯季径流的预报精度较高,可用于作业预报。     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

石羊河流域中长期径流预报模型应用

以石羊河流域西营水库为研究对象,采用时间序列模型(逐步回归自回归组合模型、ARMA模型)和改进的人工神经网络模型(逐步回归BP神经网络模型、逐步回归RBF神经网络模型)进行中长期径流预报并对比分析,为石羊河流域水量调度系统设计提供参考。结果表明:4种预报方法都达到预报精度要求,其中RBF神经网络方法合格率最高,但耗时长,逐步回归自回归预报精度和模型耗时都比较合理,可为石羊河流域水资源调度提供参考。     

尼尔基水库枯季径流预报方法分析

利用尼尔基水库52 a径流资料,分析了前后期径流（流量）相关法在尼尔基水库枯季径流预报中的适用情况,认为10月31日平均流量与11月至次年3月的径流量相关性较好,可用于尼尔基水库枯水期径流预报。     

西江梧州站枯季流量变化研究

了解枯季西江梧州站流量的变化规律和地区组成对珠江流域上游水库的压咸调度十分重要。进行梧州流量长时间系列相关分析和流域近年实测流量资料比较分析,以及流域降雨径流数值模拟计算分析。结果表明,自然条件下梧州枯季径流难以满足河口压咸要求;实施水库压咸调度后,从龙滩水库来的主干水量是梧州流量组成的主要部分和流量变化的主要影响因素,枯季梧州流量大小与龙滩泄流量具有很好的直线相关关系,其分析结果可为实施合理的压咸措施提供一定的科学依据。     

基于四种方法的月径流预测研究

径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义。根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点。对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%。表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好。     

多模型不同时间尺度中长期径流预报研究

为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响。研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限自回归模型对该工程月、旬、周时间尺度平均流量模拟预报精度随着时间尺度减小呈增高趋势;门限自回归模型模拟预测精度略高于其他两个模型;资料系列达到一定程度后,不同模型对月、旬、周时间尺度平均流量的模拟预报比较稳定。     

基于随机森林和RBF人工神经网络模型的新丰江水库枯季入库径流中长期预报

基于随机森林和RBF人工神经网络构建了新丰江水库枯季入库径流中长期预报模型,首先采用随机森林模型从74个水文气象特征量和前期降雨、径流中筛选预报因子,之后利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层,利用RBF神经网络对新丰江水库枯季入库径流每月的流量进行预报。结果表明,基于随机森林和RBF人工神经网络模型的枯季径流中长期预报模型精度较高,其中训练期平均合格率为91.24%,平均相对误差为7.80%,检验期平均合格率为67.31%,平均相对误差为26.73%,模型有较高的可靠性,预报结果可作为东江流域枯季径流预报重要参考依据。     

临沧市枯季径流退水预报方法研究

临沧市河道枯季径流主要依赖流域内蓄水补给,流量过程一般呈较稳定的消退规律。近年来临沧市旱情易发、多发,2010年出现了百年大旱,做好枯季退水预报,掌握退水规律,为城市供水和农业抗旱的政府决策提供枯季水量预测尤为重要。以西河(二)水文站退水规律分析为实例,结合临沧市河道径流水文特性对比季节性退水曲线法与前后期径流相关分析法,2种方法较其他方法对历史资料样本数量要求不长,方法简单易掌握,预报成果较为可靠,适合广泛应用在临沧市观测年限较短的中小河流水文站点及水库站,对枯季水库科学调度及抗旱有着指导意义。     

基于PSO-BP神经网络的西洞庭湖南咀站径流预测

为建立因子少、预报周期短、预报精度高的西洞庭湖控制性水文站南咀站的月平均径流量预报模型,通过对松滋-太平水系控制性水文站安乡、澧水控制性水文站石龟山站月平均水位、流量以及沙湾站月平均水位进行相关性、因子贡献率分析,确定输入因子,借助PSO-BP神经网络对南咀站1956年1月至2005年12月各月平均径流量进行训练,获取网络结构及参数进而预测2006年1月至 2008年12月各月径流量。结果表明：① 石龟山、安乡站水位对南咀站月平均径流量影响最显著;② 汛期、非汛期的划分一定程度上可提高南咀站月平均径流量预报精度;③ 以安乡、石龟山站月平均水位、流量以及沙湾站月平均水位作为输入因子,PSO-BP神经网络预报效果最好,合格率77.8 %,预报等级为乙级;④ 基于相关性、因子贡献率分析,将安乡、石龟山站作为输入因子,预报合格率降为61.1 %,预报等级降为丙级,但仍满足预报要求。     

龙滩水库蓄水对梧州站径流影响的初步分析

龙滩水库在下闸蓄水开始阶段,坝下断流,对下游供水有一定的影响。但其影响程度和时间是否威胁珠江三角洲地区压咸补淡的控制性用水要求,有关部门的意见不完全统一。为此,对近5年来红水河龙滩坝址以上流域和西江流域梧州水文站枯水径流资料进行分析,并结合2006年龙滩坝址枯水期径流预报成果,分析了龙滩水库下闸蓄水初期阶段对梧州水文站径流的影响,认为龙滩水库在2006年10月下旬以前下闸,不影响11月份以后的梧州水文站径流,即不影响珠江三角洲压咸补淡的控制性用水要求。     

基于RVA法的金沙江下游水文情势研究

水库水电站的投运在给人类提供防洪、发电、供水等综合效益的同时,也改变了径流的天然分配过程,改变了河流原有的水文情势规律,对工程下游河流的生态环境造成了一些破坏。选取金沙江流域屏山水文站为研究对象,首先将金沙江流域梯级水库蓄变量还原到屏山水文站,构建屏山水文站天然径流系列,采用RVA法分析现有梯级水库运行对金沙江下游河流水文情势的影响程度,得出屏山站整体水文指标改变度为高度;然后模拟规划大型水库投运情景,预测屏山站水文情势变异情况,得出乌东德、白鹤滩等大型水库修建以后,屏山站汛期来水相比现状将减少20%~40%、枯期来水相比现状将大幅度增加。研究成果可为金沙江上游梯级水库运行方式优化调整提供参考。     

岷江流域径流变化趋势及水文情势变异研究

为探究水文变异法(RVA)评估流域下游河流水文情势变异情况的准确性,选取岷江流域为研究区域,首先还原高场站天然径流过程,采用Mann-Kendall非参数检验、Kendall秩次相关检验等方法分析得出岷江流域径流有显著下降趋势;然后采用RVA法分析现有梯级水库运行对岷江河流水文情势的影响程度,得出高场站整体水文指标改变度为高度;最后模拟双江口水库投运情景,预测高场站水文情势变异情况。结果表明,高场站汛期来水相比现状将减少、枯期来水相比现状将有所增加。     

基于REOF的珠江三角洲河网区水位时空变异特征分析EI北大核心CSCD

基于1962—2016年珠江三角洲河网区12个水文站的月平均水位资料,利用Mann-Kendall趋势检验法、旋转经验正交函数法(REOF)等方法分析了该地区平均水位的时间演变趋势和空间分布特征。结果表明:水位呈显著上升趋势的月份主要集中在1—3月和12月,水位呈显著下降趋势的月份主要集中在8—9月;珠江三角洲河网区平均水位分布特征可划分为4个典型空间异常型,第一空间异常型表现为旱季水位呈上升趋势,雨季水位呈下降趋势,第二、三、四空间异常型均表现为旱季和雨季水位均为先上升再下降的趋势。     

数学模型在漫湾水电站中长期预报中的应用

水文中长期预报作为防灾减灾以及进行水资源优化调度、水电站运行管理的重要依据,一直是水文工作中的重点和难点。为了探究不同数学模型在漫湾水库的适用性,选定人工神经网络、最近邻抽样回归、线性回归3个模型对漫湾水库进行月径流模拟,并将各个模型的模拟径流进行对比和精度评价。最终选定模拟精度较高的最近邻抽样回归方法建立漫湾水库月径流来水预报方案。     

水量调度下西江下游枯季径流演变特征

对西江枯季水量调度下径流演变特征及极端枯水特征进行分析,为西江流域枯季水量统一调度和水资源高效利用提供参考。选取梧州水文站1950—2015年逐日流量资料,采用Mann-Kendall法、滑动T检验、R/S法等多种方法对西江下游枯季水量调度前后枯水年月流量序列进行趋势性对比分析,并详细探讨其变异性及未来变化特征。结果表明:西江下游枯季流量呈不显著上升趋势,呈正持续性,且变异可能性较小;水量调度后枯季11月份,次年1月份和2月份流量呈显著上升趋势,而10月份流量明显下降,即呈现拦蓄汛末洪水补给枯水月份特点,但作为枯水关键期的12月份流量呈微弱上升趋势值得关注;枯季各月流量的Hurst指数和相关系数C(t)表明,未来西江下游枯季各月流量仍与过去趋势相一致,且无显著变异。PPCC检验表明,LP-Ⅲ型分布描述西江枯水年月流量频率分布最优,以该分布频率P=90%为极端枯水标准,显示枯季径流前期随着指标流量尺度变小,极端枯水发生变多,但后期变少,可见枯季水量调度一定程度上有助于减少极端枯水事件的发生。     

基于pair-copula结构的珠江三角洲河网区水位空间依赖性分析

基于1957—2016年珠江三角洲河网区15个水文站月平均水位资料,利用pair-copula结构构建水位空间依赖性模型生成样本数据,并采用F-madogram方法定量评估不同时期、不同时间尺度和不同距离范围内珠江三角洲河网区的水位空间依赖性。结果表明:珠江三角洲河网横向发育区域比东南45°方向发育区域水位空间依赖性弱；夏季丰水期水位空间依赖性比冬季枯水期水位空间依赖性显著增强,且季节尺度下水位空间依赖性比全年尺度下水位空间依赖性弱；受人类活动影响,在远距离情况下夏季丰水期1987—2016年的水位空间依赖性比1957—1986年显著增强；在较小距离范围内年极小月水位1987—2016年的空间依赖性比1957—1986年显著减弱,在远距离情况下年极大月水位1987—2016年的空间依赖性比1957—1986年显著增强。